암호화 x 로봇: 주목할 만한 6개 프로젝트를 깊이 분석합니다
저자: Krix
번역: TechFlow
모건스탠리의 예측에 따르면, 2050년까지 인간과 유사한 행동을 하는 인간형 로봇(humanoid robot)의 수가 거의 10억 대에 이를 것으로 보이며, 일론 머스크는 2040년에는 인간형 로봇의 수가 인류를 능가할 것이라고 말했다. 향후 수십 년간 세계가 어떻게 작동하게 될지에 대한 논의는 기대감과 더불어 실질적인 우려도 동시에 불러일으키고 있다.
생산성 향상, 비용 절감, 재료 및 기술의 발전과 함께 많은 사상가들이 우리는 로봇 시대의 문턱에 서 있다고 본다. 2029년까지 로봇 시장 규모는 730억 달러에 이를 전망이다.
분명히 대부분의 성장은 민간 자본(private equity)에서 비롯될 것이다. 그러나 암호화 분야의 규제 환경이 점차 명확해짐에 따라, 점점 더 많은 스타트업들이 블록체인을 활용해 토큰 판매를 통해 효율적이고 신속하게 자금을 조달하려 할 것이다.
현재 단계에서 로봇 산업의 암호화 분야 총 시가총액은 약 2.5억 달러 수준이다. 이는 극히 일부에 불과하다.
본문의 목적은 기존 세부 분야들에 대한 보다 명확한 개요를 제공하고, 가장 잠재력 있는 프로젝트들을 소개하는 것이다.
왜 로보틱스에 암호화 기술이 필요한가?
각 프로젝트들의 가치 제안(value proposition)을 깊이 있게 살펴보기 전에, 서로 거리가 먼 두 분야 사이의 핵심 연결 고리를 명확히 해둘 필요가 있다.
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협업 계층(Collaboration Layer)
배송 드론이나 공장 로봇처럼 다수의 로봇이 협력하여 작업하는 세계에서는, 각각 독립된 로봇들이 자체 운영 체제의 한계를 넘어서 협력할 수 있도록 해주는 협업 계층이 필요하다.
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금융 계층(Financial Layer)
전통적인 결제 시스템은 수수료와 지연 문제로 인해 대규모 마이크로 트랜잭션(microtransactions) 수요를 감당하기 어렵다. 반면 암호화 기술의 저비용·실시간 블록체인 거래는 원활한 기계 간(Machine-to-Machine, M2M) 경제를 가능하게 하며, 수십억 대의 로봇이 인간의 감독 없이 작동하는 미래에 있어 필수적이다.
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탈중앙화된 소유 및 임대 모델
로봇 하드웨어의 높은 비용(예: Optimus 로봇 한 대당 2만~3만 달러)은 보급을 제한한다.
암호화 기술은 NFT나 토큰화를 통해 부분 소유권을 실현함으로써 개인이 로봇 군집에 투자하거나 임대할 수 있도록 한다.
소규모 기업과 소비자가 로봇을 보다 쉽게 이용할 수 있도록 "로봇을 서비스로(Robot-as-a-Service)" 제공하는 시장을 상상해볼 수 있다.
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데이터 보안 및 검증 가능성
로봇 기술은 방대한 데이터셋에 의존하여 인공지능을 훈련시키지만, 중앙 집중식 데이터 저장소는 유출이나 조작 위험이 있다.
블록체인은 변경 불가능하고 검증 가능한 데이터 기록을 제공하여 로봇이 생성하는 데이터(예: 센서 입력값)를 안전하고 변조 방지 상태로 유지한다.
이는 의료 또는 노인 돌봄 로봇과 같은 응용 분야에서 규제 준수와 신뢰 확보에 중요하다.
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자금 조달 및 커뮤니티의 목표 일치
첨단 로봇 기술 개발에는 막대한 자금이 필요하지만, 전통적인 벤처 캐피탈 모델은 느리고 지분 투자 비중이 과도하다. 암호화 기반 출시 플랫폼과 토큰 판매는 신속한 커뮤니티 주도형 자금 조달 방식을 제공하며, 개발자와 사용자 간의 인센티브를 조율한다.
위에 열거한 장점들을 통해 어떤 부분에 주목해야 할지 더 명확히 이해할 수 있다.
이제 본론으로 들어가자.
Openmind
최근 OpenMind는 Pantera Capital과 같은 업계 최정상의 참여자들로부터 2000만 달러의 투자를 유치했으며, 글로벌 스마트 기계용 디지털 신경계인 상호운용성 계층 FABRIC을 통해 이 분야의 선두주자 중 하나로 자리매김했다.
Fabric은 정체성, 위치, 검증, 정산의 핵심 원형(primitives)을 제공함으로써 개별 로봇들을 통합된 협업 생태계로 전환시킨다.
Fabric은 다음의 네 가지 핵심 기능을 통해 다중 에이전트 협업과 실시간 의사 결정을 실현한다:
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검증 가능한 기계 정체성: 각 기계는 독립적이고 암호학적으로 보안된 정체성(ERC-7777)을 부여받아 신뢰 없이도 검증이 가능하며, 사기 행위를 방지하고 통신 무결성을 보장한다.
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위치 증명(Proof of Location): 탈중앙화되고 변조 방지되는 GPS 시스템으로, 기계가 자신의 물리적 위치를 입증할 수 있게 하며, 협업 및 공유 지도 작성에 필수적이다.
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임무 검증(Task Verification): 암호 서명된 센서 데이터나 디지털 증명을 사용해 작업 완료 여부를 검증하는 표준화된 프로토콜로, 자동 지급을 트리거한다.
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스테이블코인 정산: 스테이블코인을 사용하는 내장 결제 계층으로, 변동성 걱정 없이 마찰 없는 실시간 정산이 가능하며 전통 금융 시스템에 의존하지 않는다.
FABRIC은 미래의 노동력을 위한 원활한 연결을 제공하고, OM1은 디지털 및 물리적 환경에서 에이전트를 구성하고 배포할 수 있는 오픈소스 AI 네이티브 운영체제다.
즉, 클라우드 또는 물리적 로봇 하드웨어(예: Quadrupeds, TurtleBot 4, Humanoids)에서 실행 가능한 AI 캐릭터를 생성할 수 있다는 의미다.
주목할 점은, 이 프로젝트가 최근 '로봇계의 우버'로 불리는 OpenMind 앱을 출시했다는 것이다. 맞다, 앱에는 포인트 시스템도 포함되어 있다.
Auki
Auki는 이 분야에서 5년 이상 깊이 뿌리내린 또 다른 거물이다. 공간 컴퓨팅(spatial computing)에 초점을 맞춘 Auki는 Posemesh라는 기술을 통해 AI가 현실 세계에서 지능을 발휘하는 데 직면한 도전을 해결한다.
Posemesh는 DePIN 네트워크 기반으로, 디지털 기기의 공간 데이터와 연산 능력을 안전하고 개인정보 보호를 보장하면서 공유할 수 있게 한다. 이를 통해 로봇들은 물리적 세계를 집단적으로 이해하고 서로 더 잘 상호작용할 수 있다.
중앙화된 기관과 카메라 정보를 공유하는 대신, 현재 접근 중인 도메인 또는 지역 내 다른 동료들과 공간 데이터를 개인적으로 교환할 수 있다.
Auki에서는 기기가 센서 데이터, 처리 능력, 저장 공간, 네트워크, 모니터링 서비스를 기여하거나 요청할 수 있다.
Base L2 기반의 평판 및 보상 시스템은 암호화 방식으로 보안을 확보하며, DePIN 네트워크의 리소스 배분과 운영에 경제적 기반을 제공한다.
토큰 심볼은 $AUKI이다.
참고: 발전 역사 및 미래 방향에 대해 깊이 알고 싶다면, 그들의 사색을 자극하는 7부로 구성된 소개글을 읽는 것을 추천한다.
Codec
로봇 협업 분야를 계속 살펴보면, Codec는 솔라나(Solana) 기반의 프로젝트로, 현재 분산 컴퓨팅 환경에서 소프트웨어 및 로봇의 전통적 자동화의 기본적 한계를 해결한다.
Codec는 AI 자동화 워크플로우 개념을 로봇 분야에 적용하여, 클라우드, 엣지, 데스크톱, 로봇 하드웨어 전반에서 실행 가능한 통합 플랫폼을 제공한다.
흥미롭게도, 그들의 협업 계층 역시 Fabric이라 불리며 OpenMind 제품과 이름과 개념이 유사하지만(기술적 세부사항은 다름), Fabric은 기계 계층, 시스템 계층, 지능 계층의 세 가지 계층 구조를 기반으로 한다.
Fabric과 Operator Kit(지능형 오퍼레이터를 생성, 훈련, 배포하기 위한 통합 파이썬 프레임워크), 그리고 이를 지원하는 VLA 모델을 통해 Codec는 시각 또는 기타 센서 입력에 의존하는 복잡한 작업을 수행할 수 있도록 디지털 또는 물리적 에이전트를 지원한다.
CodecFlow 기술 스택의 효과를 보여주기 위해 팀은 인간의 입력에 따라 동작을 수행하는 시뮬레이션 로봇인 RoboMove를 공개했다.
토큰 심볼은 $CODEC이다.
RoboStack
OpenMind, Auki, Codec와 같은 프로젝트들이 로봇을 현실 세계에 가깝게 만들고 있지만, 대부분의 스타트업과 조직에게 초기 단계에서 고가의 하드웨어와 도구를 구입하는 것은 명백히 사치스럽다. 따라서 로봇 기반 개발을 가속화하기 위해 현실적인 환경 테스트 플랫폼(여기선 클라우드 형태)이 필요하다.
RoboStack의 핵심은 RCP(로봇 컨텍스트 프로토콜, Robot Context Protocol)로, 로봇, AI 에이전트, 인간 사용자를 연결해 통합 생태계를 형성하는 표준화된 통신 계층이다.
클라우드에서 사용자는 극한 혹은 접근이 어려운 환경을 포함한 다양한 조건을 시뮬레이션하고 재현할 수 있다.
이 플랫폼은 로봇 설정, 센서 구성, 환경 요소를 완전히 커스터마이징할 수 있게 한다.
워크플로우를 정의하면 시스템이 클라우드에서 자동으로 실행되며 생성된 모든 데이터를 수집해 AI 훈련, 분석 또는 연구 목적으로 저장한다.
토큰 심볼은 $ROBOT이다.
기계 협업의 복잡한 작업에서 잠시 벗어나, 또 다른 핵심 질문에 주목하자: 로봇은 어떻게 AI의 능력을 현실 세계의 역량으로 전환할 수 있을까? 힌트: 어떤 개념을 이해한다고 해서 그것이 쉽게 복제된다는 뜻은 아니다.
Silencio
ChatGPT가 소리를 생성하는 명령을 알 수는 있겠지만, 실제 소리를 진정으로 이해하는 것은 훨씬 더 복잡하다. 왜냐하면 음조, 음높이, 리듬, 환경 등 맥락에 의존하기 때문이다.
같은 소리라도 노래, 경고 신호, 일상 대화에서 전혀 다른 의미를 가질 수 있으며, 실제 세계의 수많은 사례 없이는 이러한 미묘한 차이를 포착하기 어렵다.
Silencio는 DePIN 네트워크를 통해 이 문제를 해결하며, 실제 세계의 오디오 데이터 포인트를 수집하고 처리함으로써 로봇이 고급 청각 인식과 환경 인식을 실현하도록 돕는다.
환경 소리, 다국어 음성, 웃음소리나 발걸음 소리 같은 비언어적 단서를 포함한 다양한 오디오 데이터셋을 제공함으로써, Silencio는 AI 모델을 훈련시켜 로봇의 소리 분류, 음성 인식, 맥락 이해 능력을 강화하고 복잡한 음향 환경 해석의 한계를 극복한다.
그들의 주요 모바일 앱은 180개 이상의 국가에서 온 110만 명의 기여자로부터 400억 개 이상의 데이터 포인트를 수집했다.
토큰 심볼은 $SLC이다.
Over the Reality
Silencio가 오디오 캡처에 집중한다면, Over the Reality는 로봇이 현실 세계에서 작동하는 데 더욱 중요한 시각 효과 캡처에 집중한다.
로봇에 라이다(LiDAR)와 카메라를 장착하는 것은 간단해 보일 수 있지만, 3D 비전 매핑이 없다면 이러한 센서들로는 복잡하고 동적인 환경을 충분히 이해하기에 부족하다. 3D 비전 매핑은 여러 센서의 데이터를 통합해 주변 환경의 상세한 부피 표현(volumetric representation)을 생성하기 때문에 매우 중요하다.
깊이, 공간 관계, 물체 방향을 포착함으로써 로봇이 창고나 재난 지역과 같이 어수선한 공간을 정밀하게 항행할 수 있게 한다.
간단히 말해: 데이터 포인트가 많을수록 로봇의 기능이 강력해진다.
Silencio와 마찬가지로, Over the Reality도 DePIN 네트워크 기반으로, 글로벌 지도 제작 커뮤니티가 표준 스마트폰과 360도 카메라를 사용해 고밀도 지역을 스캔하고 OVR 토큰으로 보상을 받도록 유도한다.
OVRMaps는 15만 개 이상의 장소를 매핑했으며, 7천만 장 이상의 이미지를 보유하고 있으며, 총 면적은 4400만 제곱미터를 초과한다.
토큰 심볼은 $OVR이다.
주목할 만한 프로젝트들
SHOW ROBOTICS: 실물 인공지능을 갖춘 로봇을 개발하며, 첨단 AI와 로봇 기술을 결합해 엔터테인먼트 및 실용 분야에 초점을 맞추고 현실 작업을 학습하고 수행할 수 있는 기계를 창조한다.
HomebrewRobotics: 사전 구축된 소프트웨어 및 기타 AI 기반 프로그래밍 도구를 제공함으로써 누구나 사용할 수 있는 로봇 모델 시장을 조성한다.
Peaq: 인지도가 높아 추가 설명은 생략한다.
결론
로봇 분야는 많은 사람들에게 새롭고 흥미롭지만, 이 분야에서 진정한 고품질 프로젝트를 찾는 것은 여전히 도전적이다.
본문의 핵심 주장은 다음과 같다. 단지 자금 조달만을 위해 등장한 최신 프로젝트에 베팅하기보다는, 붐이 시작되기 전부터 꾸준히 활동해온 성숙한 플레이어들을 주목하고 그들에게 투자하라는 것이다.
현재 모든 로봇 프로젝트의 총 시가총액은 여전히 3억 달러 미만이므로, 선별 작업은 비교적 간단하다.
물론 본문에서 언급된 일부 프로젝트들도 비교적 새로운 것이지만, 신중한 선별("거미 감각"이라 불리는)을 통해 수십 개의 프로젝트를 생략하여 언급된 프로젝트들의 질을 보장했다. 시간 제약으로 인해 몇 가지 주목할 만한 프로젝트를 놓쳤을 수도 있지만, 위에 나열된 프로젝트들은 이 분야에 대한 명확한 방향성을 제공할 것이다.
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